Pandas-DataFrame基础知识点总结
1、DataFrame的创建
DataFrame是一种表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以看作是由Series组成的字典，不过这些Series公用一个索引。
DataFrame的创建有多种方式，不过最重要的还是根据dict进行创建，以及读取csv或者txt文件来创建。这里主要介绍这两种方式。
根据字典创建
data = {
'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'],
'year':[2000,2001,2002,2001,2002],
'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}frame = pd.DataFrame(data)frame
#输出
pop state year0 1.5 Ohio 20001 1.7 Ohio 20012 3.6 Ohio 20023 2.4 Nevada 20014 2.9 Nevada 2002DataFrame的行索引是index，列索引是columns，我们可以在创建DataFrame时指定索引的值：
frame2 = pd.DataFrame(data,index=['one','two','three','four','five'],columns=['year','state','pop','debt'])frame2 #输出 year state pop debt one 2000 Ohio 1.5 NaNtwo 2001 Ohio 1.7 NaNthree 2002 Ohio 3.6 NaNfour 2001 Nevada 2.4 NaNfive 2002 Nevada 2.9 NaN
使用嵌套字典也可以创建DataFrame，此时外层字典的键作为列，内层键则作为索引:
pop = {'Nevada':{2001:2.4,2002:2.9},'Ohio':{2000:1.5,2001:1.7,2002:3.6}}
frame3 = pd.DataFrame(pop)
frame3
#输出
Nevada Ohio
2000 NaN 1.5
2001 2.4 1.7
2002 2.9 3.6我们可以用index，columns，values来访问DataFrame的行索引，列索引以及数据值，数据值返回的是一个二维的ndarray
frame2.values#输出array([[2000, 'Ohio', 1.5, 0], [2001, 'Ohio', 1.7, 1], [2002, 'Ohio', 3.6, 2], [2001, 'Nevada', 2.4, 3], [2002, 'Nevada', 2.9, 4]], dtype=object)
读取文件
读取文件生成DataFrame最常用的是read_csv,read_table方法。该方法中几个重要的参数如下所示：
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| header | 默认第一行为columns，如果指定header=None，则表明没有索引行，第一行就是数据 |
| index_col | 默认作为索引的为第一列，可以设为index_col为-1，表明没有索引列 |
| nrows | 表明读取的行数 |
| sep或delimiter | 分隔符，read_csv默认是逗号，而read_table默认是制表符\t |
| encoding | 编码格式 |
其他创建DataFrame的方式有很多，比如我们可以通过读取mysql或者mongoDB来生成，也可以读取json文件等等，这里就不再介绍。
2、DataFrame轴的概念
在DataFrame的处理中经常会遇到轴的概念，这里先给大家一个直观的印象，我们所说的axis=0即表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法，axis=1即表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法。
3、DataFrame一些性质
索引、切片
我们可以根据列名来选取一列，返回一个Series:
frame2['year'] #输出 one 2000 two 2001 three 2002 four 2001 five 2002 Name: year, dtype: int64
我们还可以选取多列或者多行：
data = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index = ['Ohio','Colorado','Utah','New York'],columns=['one','two','three','four'])data[['two','three']]#输出 two three Ohio 1 2Colorado 5 6Utah 9 10New York 13 14#取行data[:2]#输出 one two three four Ohio 0 1 2 3Colorado 4 5 6 7
当然，在选取数据的时候，我们还可以根据逻辑条件来选取：
data[data['three']>5]#输出 one two three four Colorado 4 5 6 7Utah 8 9 10 11New York 12 13 14 15
pandas提供了专门的用于索引DataFrame的方法，即使用ix方法进行索引,不过ix在最新的版本中已经被废弃了，如果要是用标签，最好使用loc方法，如果使用下标，最好使用iloc方法：
#data.ix['Colorado',['two','three']]data.loc['Colorado',['two','three']]#输出 two 5three 6Name: Colorado, dtype: int64data.iloc[0:3,2]#输出 Ohio 2Colorado 6Utah 10Name: three, dtype: int64
修改数据
可以使用一个标量修改DataFrame中的某一列，此时这个标量会广播到DataFrame的每一行上:
data = {
'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'],
'year':[2000,2001,2002,2001,2002],
'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}frame2 = pd.DataFrame(data,index=['one','two','three','four','five'],columns=['year','state','pop','debt'])frame2
frame2['debt']=16.5frame2
#输出
year state pop debt
one 2000 Ohio 1.5 16.5two 2001 Ohio 1.7 16.5three 2002 Ohio 3.6 16.5four 2001 Nevada 2.4 16.5five 2002 Nevada 2.9 16.5也可以使用一个列表来修改，不过要保证列表的长度与DataFrame长度相同：
frame2.debt = np.arange(5) frame2 #输出 year state pop debt one 2000 Ohio 1.5 0 two 2001 Ohio 1.7 1 three 2002 Ohio 3.6 2 four 2001 Nevada 2.4 3 five 2002 Nevada 2.9 4
可以使用一个Series，此时会根据索引进行精确匹配：
val = pd.Series([-1.2,-1.5,-1.7],index=['two','four','five'])frame2['debt'] = valframe2 #输出 year state pop debt one 2000 Ohio 1.5 NaN two 2001 Ohio 1.7 -1.2three 2002 Ohio 3.6 NaN four 2001 Nevada 2.4 -1.5five 2002 Nevada 2.9 -1.7
重新索引
使用reindex方法对DataFrame进行重新索引。对DataFrame进行重新索引，可以重新索引行，列或者两个都修改，如果只传入一个参数，则会从新索引行：
frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index=[1,4,5],columns=['Ohio','Texas','California'])frame2 = frame.reindex([1,2,4,5])frame2 #输出 Ohio Texas California1 0.0 1.0 2.02 NaN NaN NaN4 3.0 4.0 5.05 6.0 7.0 8.0states = ['Texas','Utah','California']frame.reindex(columns=states)#输出 Texas Utah California1 1 NaN 24 4 NaN 55 7 NaN 8
填充数据只能按行填充，此时只能对行进行重新索引：
frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index = ['a','c','d'],columns = ['Ohio','Texas','California'])frame.reindex(['a','b','c','d'],method = 'bfill')#frame.reindex(['a','b','c','d'],method = 'bfill',columns=states) 报错
丢弃指定轴上的值
可以使用drop方法丢弃指定轴上的值，不会对原DataFrame产生影响
frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index = ['a','c','d'],columns = ['Ohio','Texas','California'])
frame.drop('a')
#输出
Ohio Texas California
a 0 1 2
c 3 4 5
d 6 7 8
frame.drop(['Ohio'],axis=1)
#输出
Texas California
a 1 2
c 4 5
d 7 8算术运算
DataFrame在进行算术运算时会进行补齐，在不重叠的部分补足NA：
df1 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),columns=list('bcd'),index=['Ohio','Texas','Colorado'])df2 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((4,3)),columns = list('bde'),index=['Utah','Ohio','Texas','Oregon'])df1 + df2
#输出
b c d e
Colorado NaN NaN NaN NaNOhio 3.0 NaN 6.0 NaNOregon NaN NaN NaN NaNTexas 9.0 NaN 12.0 NaNUtah NaN NaN NaN NaN可以使用fill_value方法填充NA数据，不过两个df中都为NA的数据，该方法不会填充：
df1.add(df2,fill_value=0)#输出 b c d e Colorado 6.0 7.0 8.0 NaNOhio 3.0 1.0 6.0 5.0Oregon 9.0 NaN 10.0 11.0Texas 9.0 4.0 12.0 8.0Utah 0.0 NaN 1.0 2.0
函数应用和映射
numpy的元素级数组方法，也可以用于操作Pandas对象:
frame = pd.DataFrame(np.random.randn(3,3),columns=list('bcd'),index=['Ohio','Texas','Colorado'])np.abs(frame)#输出
b c d
Ohio 0.367521 0.232387 0.649330Texas 3.115632 1.415106 2.093794Colorado 0.714983 1.420871 0.557722另一个常见的操作是，将函数应用到由各列或行所形成的一维数组上。DataFrame的apply方法即可实现此功能。
f = lambda x:x.max() - x.min()frame.apply(f)#输出 b 3.830616c 2.835978d 2.743124dtype: float64 frame.apply(f,axis=1)#输出Ohio 1.016851Texas 4.530739Colorado 2.135855dtype: float64 def f(x): return pd.Series([x.min(),x.max()],index=['min','max'])frame.apply(f)#输出 b c dmin -0.714983 -1.415106 -0.649330max 3.115632 1.420871 2.093794
元素级的Python函数也是可以用的,使用applymap方法:
format = lambda x:'%.2f'%x frame.applymap(format)#输出b c d Ohio 0.37 -0.23 -0.65Texas 3.12 -1.42 2.09Colorado -0.71 1.42 -0.56
排序和排名
对于DataFrame,sort_index可以根据任意轴的索引进行排序，并指定升序降序
frame = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape((2,4)),index=['three','one'],columns=['d','a','b','c'])frame.sort_index()#输出 d a b c one 4 5 6 7three 0 1 2 3frame.sort_index(1,ascending=False)#输出 d a b c one 4 5 6 7three 0 1 2 3
DataFrame也可以按照值进行排序：
#按照任意一列或多列进行排序frame.sort_values(by=['a','b'])#输出 d a b c three 0 1 2 3one 4 5 6 7
汇总和计算描述统计
DataFrame中的实现了sum、mean、max等方法,我们可以指定进行汇总统计的轴，同时，也可以使用describe函数查看基本所有的统计项：
df = pd.DataFrame([[1.4,np.nan],[7.1,-4.5],[np.nan,np.nan],[0.75,-1.3]],index=['a','b','c','d'],columns=['one','two'])df.sum(axis=1)#输出one 9.25two -5.80dtype: float64#Na会被自动排除，可以使用skipna选项来禁用该功能df.mean(axis=1,skipna=False)#输出a NaNb 1.300c NaNd -0.275dtype: float64#idxmax返回间接统计，是达到最大值的索引df.idxmax()#输出one b two d dtype: object#describe返回的是DataFrame的汇总统计#非数值型的与数值型的统计返回结果不同df.describe()#输出one two count 3.000000 2.000000mean 3.083333 -2.900000std 3.493685 2.262742min 0.750000 -4.50000025% 1.075000 -3.70000050% 1.400000 -2.90000075% 4.250000 -2.100000max 7.100000 -1.300000
DataFrame也实现了corr和cov方法来计算一个DataFrame的相关系数矩阵和协方差矩阵，同时DataFrame也可以与Series求解相关系数。
frame1 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,3),index=list('abc'),columns=list('abc'))frame1.corr#输出<bound method DataFrame.corr of a b c
a 1.253773 0.429059 1.535575b -0.113987 -2.837396 -0.894469c -0.548208 0.834003 0.994863>frame1.cov()#输出a b c
a 0.884409 0.357304 0.579613b 0.357304 4.052147 2.442527c 0.579613 2.442527 1.627843#corrwith用于计算每一列与Series的相关系数frame1.corrwith(frame1['a'])#输出a 1.000000b 0.188742c 0.483065dtype: float64处理缺失数据
Pandas中缺失值相关的方法主要有以下三个：
isnull方法用于判断数据是否为空数据；
fillna方法用于填补缺失数据；
dropna方法用于舍弃缺失数据。
上面两个方法返回一个新的Series或者DataFrame，对原数据没有影响,如果想在原数据上进行直接修改，使用inplace参数：
data = pd.DataFrame([[1,6.5,3],[1,np.nan,np.nan],[np.nan,np.nan,np.nan],[np.nan,6.5,3]])data.dropna()#输出 0 1 20 1.0 6.5 3.0
对DataFrame来说，dropna方法如果发现缺失值，就会进行整行删除，不过可以指定删除的方式，how=all，是当整行全是na的时候才进行删除,同时还可以指定删除的轴。
data.dropna(how='all',axis=1,inplace=True)data #输出0 1 20 1.0 6.5 3.01 1.0 NaN NaN2 NaN NaN NaN3 NaN 6.5 3.0
DataFrame填充缺失值可以统一填充，也可以按列填充，或者指定一种填充方式：
data.fillna({1:2,2:3})
#输出
0 1 2
0 1.0 6.5 3.0
1 1.0 2.0 3.0
2 NaN 2.0 3.0
3 NaN 6.5 3.0
data.fillna(method='ffill')
#输出
0 1 2
0 1.0 6.5 3.0
1 1.0 6.5 3.0
2 1.0 6.5 3.0
3 1.0 6.5 3.0
作者：文哥的学习日记
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